钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
文献导航
学科分类
>
综合
工业技术
科教文艺
医药卫生
基础科学
经济财经
社会科学
农业科学
哲学政法
社会科学II
哲学与人文科学
社会科学I
经济与管理科学
工程科技I
工程科技II
医药卫生科技
信息科技
农业科技
数据库索引
>
cscd
ei
jst
aj
sa
ca
cstpcd
cssci
sci
cpku
默认
篇关摘
篇名
关键词
摘要
全文
作者
作者单位
基金
分类号
搜索文章
搜索思路
钛学术文献服务平台
\
学术期刊
\
工业技术期刊
\
自动化技术与计算机技术期刊
\
计算机应用研究期刊
\
基于蚁群优选的半监督主动协同睡眠分期方法研究
基于蚁群优选的半监督主动协同睡眠分期方法研究
作者:
岳宗田
邱灿
金纯
原文服务方:
计算机应用研究
脑电信号
睡眠分期
蚁群算法
半监督学习
摘要:
基于脑电信号(EEG)的睡眠分期对于睡眠疾病的检测、预防和治疗有着重要的意义.传统的分期方法在使用EEG信号进行分期时存在冗余特征、标记样本需求量高这两方面的不足,影响了该方法的应用范围.为了提高该方法的适用范围,采用一种蚁群算法与半监督学习算法结合的睡眠分期算法(ACOTSS),根据对称KL距离筛选低置信度样本,利用主动学习策略和协同训练进行不同置信度样本的标注以提升低标注样本下的分类正确率.采用麻省理工的公开数据集验证算法的分期效果,结果表明ACOTSS算法在保证分期精度的同时,比ALKLSS和LS-SVM的分期性能分剐提升了16.83%和8.59%,证明该算法在低标记样本下具备可行性.
下载原文
收藏
引用
分享
推荐文章
基于蚁群Stigmergy的多智能制造主体协同感知机制研究
蚁群
多智能制造系统
协同感知
Stigmergy协作机制
基于蚁群算法的协同过滤推荐系统的研究
蚁群算法
聚类
协同过滤
推荐
用户
基于支持向量机协同训练的半监督回归
半监督学习
支持向量机
协同训练
自训练
一种基于航迹片段的多蚁群协同规划算法
协同航迹规划
网络图
多子群
蚁群算法
异质信息素
内容分析
文献信息
版权信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于蚁群优选的半监督主动协同睡眠分期方法研究
来源期刊
计算机应用研究
学科
关键词
脑电信号
睡眠分期
蚁群算法
半监督学习
年,卷(期)
2018,(5)
所属期刊栏目
算法研究探讨
研究方向
页码范围
1403-1407
页数
5页
分类号
TP393.04
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-3695.2018.05.026
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
金纯
重庆邮电大学通信与信息工程学院无线传输重点实验室
56
355
10.0
17.0
5
邱灿
重庆邮电大学通信与信息工程学院无线传输重点实验室
3
6
2.0
2.0
6
岳宗田
重庆邮电大学通信与信息工程学院无线传输重点实验室
3
6
2.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
版权信息
全文
全文.pdf
引文网络
引文网络
二级参考文献
(21)
共引文献
(8)
参考文献
(10)
节点文献
引证文献
(4)
同被引文献
(12)
二级引证文献
(0)
1900(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1996(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1998(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2000(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2001(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2002(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2004(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2007(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2008(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2009(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2010(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2011(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2012(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2013(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2014(4)
参考文献(3)
二级参考文献(1)
2015(2)
参考文献(1)
二级参考文献(1)
2016(5)
参考文献(5)
二级参考文献(0)
2018(1)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2019(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2020(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
脑电信号
睡眠分期
蚁群算法
半监督学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
期刊文献
相关文献
1.
基于蚁群Stigmergy的多智能制造主体协同感知机制研究
2.
基于蚁群算法的协同过滤推荐系统的研究
3.
基于支持向量机协同训练的半监督回归
4.
一种基于航迹片段的多蚁群协同规划算法
5.
基于动态联盟和蚁群算法的任务协同框架
6.
基于混沌蚁群算法的多机协同空战火力分配
7.
一种基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法
8.
基于改进蚁群算法的大规模定制协同物流协调优化
9.
协同多目标攻击的混合蛙跳融合蚁群算法研究
10.
基于单路脑电的睡眠分期判别方法研究
11.
基于改进的粒子群和蚁群算法的高光谱森林聚类研究
12.
基于半监督主动学习的菊花表型分类研究
13.
基于心冲击信号的自动睡眠分期算法研究进展
14.
基于随机子空间的半监督协同训练算法
15.
基于监督信息特性的主动半监督谱聚类算法
推荐文献
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
根据相关规定,获取原文需跳转至原文服务方进行注册认证身份信息
完成下面三个步骤操作后即可获取文献,阅读后请
点击下方页面【继续获取】按钮
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
原文合作方
继续获取
获取文献流程
1.访问原文合作方请等待几秒系统会自动跳转至登录页,首次访问请先注册账号,填写基本信息后,点击【注册】
2.注册后进行实名认证,实名认证成功后点击【返回】
3.检查邮箱地址是否正确,若错误或未填写请填写正确邮箱地址,点击【确认支付】完成获取,文献将在1小时内发送至您的邮箱
*若已注册过原文合作方账号的用户,可跳过上述操作,直接登录后获取原文即可
点击
【获取原文】
按钮,跳转至合作网站。
首次获取需要在合作网站
进行注册。
注册并实名认证,认证后点击
【返回】按钮。
确认邮箱信息,点击
【确认支付】
, 订单将在一小时内发送至您的邮箱。
*
若已经注册过合作网站账号,请忽略第二、三步,直接登录即可。
期刊分类
期刊(年)
期刊(期)
期刊推荐
一般工业技术
交通运输
军事科技
冶金工业
动力工程
化学工业
原子能技术
大学学报
建筑科学
无线电电子学与电信技术
机械与仪表工业
水利工程
环境科学与安全科学
电工技术
石油与天然气工业
矿业工程
自动化技术与计算机技术
航空航天
轻工业与手工业
金属学与金属工艺
计算机应用研究2000
计算机应用研究2001
计算机应用研究2002
计算机应用研究2003
计算机应用研究2004
计算机应用研究2005
计算机应用研究2006
计算机应用研究2007
计算机应用研究2008
计算机应用研究2009
计算机应用研究2010
计算机应用研究2011
计算机应用研究2012
计算机应用研究2013
计算机应用研究2014
计算机应用研究2015
计算机应用研究2016
计算机应用研究2017
计算机应用研究2018
计算机应用研究2019
计算机应用研究2020
计算机应用研究2022
计算机应用研究2018年第4期
计算机应用研究2018年第6期
计算机应用研究2018年第5期
计算机应用研究2018年第1期
计算机应用研究2018年第7期
计算机应用研究2018年第11期
计算机应用研究2018年第8期
计算机应用研究2018年第10期
计算机应用研究2018年第12期
计算机应用研究2018年第9期
计算机应用研究2018年第2期
计算机应用研究2018年第3期
关于我们
用户协议
隐私政策
知识产权保护
期刊导航
免费查重
论文知识
钛学术官网
按字母查找期刊:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他
联系合作 广告推广: shenyukuan@paperpass.com
京ICP备2021016839号
营业执照
版物经营许可证:新出发 京零 字第 朝220126号